Definisci l'ambiente per il tuo script algoritmo - Amazon Braket

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Definisci l'ambiente per il tuo script algoritmo

Amazon Braketsupporta tre ambienti definiti da contenitori per lo script dell'algoritmo:

  • un contenitore di base (il valore predefinito, se noimage_uriè specificato)

  • un contenitore con Tensorflow e PennyLane

  • un container con PyTorch e PennyLane

Nella tabella seguente vengono forniti dettagli sui contenitori e sulle librerie con cui vengono forniti.

Amazon Braketcontenitori
Type (Tipo) PennyLane-TensorFlow:2.4.1-cpu-py37 Ubuntu 18.04 PennyLane-PyTorch1.8.0-cpu-py38 Ubuntu 18.04 Braket-base: 1.0.0-CPU-PY37 UBUNTU18.04

Base

112223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/amazon-braket-tensorflow-jobs:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.4 gpu-py37-cu110

112223333.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-pytorch-jobs:1.9.1-gpu-py38-cu111-ubuntu 20.04

Ubuntu: 18.04

Librerie ereditate

  • awscli

  • NumPy

  • pandas

  • SciPy

  • awscli

  • NumPy

  • pandas

  • SciPy

Librerie aggiuntive

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-ocean-plugin

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • boto3 dwave-ocean-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • reti

  • babel aperto

  • PennyLane

  • PennyLane-Qchem

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-GPU

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-ocean-plugin

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • boto3 dwave-ocean-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • reti

  • babel aperto

  • PennyLane

  • PennyLane-Qchem

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-GPU

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-ocean-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • dwave-ocean-sdk

  • ipykernel

  • matplotlib

  • reti

  • NumPy

  • babel aperto

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • SciPy

È possibile visualizzare e accedere alle definizioni dei contenitori open source all'indirizzoaw/amazon-braket-containers. Scegli il contenitore che meglio si adatta al tuo caso d'uso. Il contenitore deve essere nelAWSRegione da cui richiami il tuo lavoro. È possibile specificare l'immagine del contenitore quando si crea un lavoro aggiungendo uno dei tre argomenti seguenti alcreate(…​)chiama lo script del processo. È possibile installare dipendenze aggiuntive nel contenitore scelto in fase di esecuzione, al costo dell'avvio o del runtime, perchéAmazon Braketi container dispongono di connessione a Internet. L'esempio seguente è per la regione us-west-2.

  • Immagine di baseimage_us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:1.0-cpu-py37 Ubuntu 18.4"

  • Immagine Tensorflowimage_us-east-1.amazonaws.com/amazon-braket-tensorflow-jobs:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.4" gpu-py37-cu110-

  • PyTorch immagineimage_us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-pytorch-jobs:1.9.1-gpu-py38-cu111-ubuntu 20.04"

Laimage-urispuò essere recuperato anche usando ilretrieve_image()nellaAmazon BraketSDK. L'esempio seguente mostra come recuperarli da us-west-2AWSRegione .

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2") image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2") image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")